基于M-估計(jì)的沖擊類噪聲有源控制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種基于M-估計(jì)的沖擊類噪聲有源控制方法，具體涉及一種針對(duì)沖擊類噪聲的自適應(yīng)主動(dòng)控制算法，尤其是對(duì)沖擊類噪聲的前饋?zhàn)赃m應(yīng)控制系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：：主動(dòng)噪聲控制技術(shù)(ANC，ActiveNoiseControl)逐漸成為抑制低頻噪聲問題的主要手段，尤其是數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)的發(fā)展極大地促進(jìn)了ANC技術(shù)的商業(yè)化。ANC的基本原理是由控制系統(tǒng)放出與噪聲波形幅度相等、相位相反的次級(jí)聲波進(jìn)行相互干涉抵消。經(jīng)典的ANC主動(dòng)控制系統(tǒng)一般用自適應(yīng)濾波器來作為控制器，通過濾波最小均方算法(FXLMS，F(xiàn)iltered-xLeastMeanSquare)來不斷調(diào)節(jié)濾波器參數(shù)。然而，F(xiàn)XLMS算法的提出是基于噪聲信號(hào)的二階統(tǒng)計(jì)矩(均方誤差，E[e2(n)])，一般假設(shè)信號(hào)是確定性的或者統(tǒng)計(jì)上服從高斯分布。因此，F(xiàn)XLMS算法對(duì)于很多帶有沖擊性的噪聲收斂性能將會(huì)很差，控制系統(tǒng)極易失穩(wěn)。為了解決這一難題，很多學(xué)者提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法：一類是采用穩(wěn)健的誤差統(tǒng)計(jì)矩。1995年，Leahy等人提出了最小均方p范數(shù)(FXLMP，F(xiàn)iltered-xLeastMeanp-norm)算法(R.Leahy,Z.Zhou,andY.-C.Hsu,"Adaptivefilteringofstableprocessesforactiveattenuationofimpulsivenoise,"inAcoustics,Speech,andSignalProcessing,1995.ICASSP-95.,1995InternationalConferenceon,1995,pp.2983-2986vol.5.)，該算法是基于誤差信號(hào)的分?jǐn)?shù)階矩E[|e(n)|p](而不是二階矩)，對(duì)于沖擊類噪聲具有很好的穩(wěn)定性。但是，不足之處是需要對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行預(yù)先的統(tǒng)計(jì)估計(jì)(非高斯α穩(wěn)態(tài)分布)以較精確地確定p值以及由范數(shù)計(jì)算引起的DSP大量計(jì)算量。因此，2011年南京大學(xué)聲學(xué)所的吳等人用誤差信號(hào)的對(duì)數(shù)變換的均方值作為罰函數(shù)(L.Wu,H.He,andX.Qiu,"AnActiveImpulsiveNoiseControlAlgorithmWithLogarithmicTransformation,"Audio,Speech,andLanguageProcessing,IEEETransactionson,vol.19,pp.1041-1044,2011.)，提出了基于對(duì)數(shù)變化的脈沖類噪聲自適應(yīng)控制算法，并且在2014年獲得專利授權(quán)，公告號(hào)為CN101789771B。該算法無需要預(yù)先估計(jì)脈沖信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征，便于實(shí)際應(yīng)用。但是，對(duì)數(shù)變換的誤差值計(jì)算也會(huì)帶來巨大的計(jì)算成本，不過吳等人提出可以預(yù)先存儲(chǔ)對(duì)數(shù)變化的值通過查表的方式避免在實(shí)時(shí)計(jì)算中的運(yùn)算量。2007年,Thanigai等人提出了最小均方M-估計(jì)算法(FXLMM，thefiltered-xleastmeanM-estimate)，該算法使用誤差信號(hào)的穩(wěn)健M-估計(jì)罰函數(shù)E[ρ{e(n)}]來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的最小均方(P.Thanigai,S.M.Kuo,andR.Yenduri,"Nonlinearactivenoisecontrolforinfantincubatorsinneo-natalintensivecareunits,"2007IeeeInternationalConferenceonAcoustics,Speech,andSignalProcessing,VolI,Pts1-3,Proceedings,pp.109-112,2007.)，典型的HampleM-估計(jì)通過非線性分段函數(shù)來去除沖擊信號(hào)對(duì)收斂過程的擾動(dòng)。但是，當(dāng)參考信號(hào)通道的脈沖信號(hào)與誤差信號(hào)通道具有延時(shí)情況出現(xiàn)時(shí)，算法的魯棒性會(huì)大大下降。另一類改進(jìn)算法是通過引入沖擊信號(hào)的閾值對(duì)經(jīng)典的FXLMS算法進(jìn)行簡單的修改。2006年，Sun等人提出了改進(jìn)的FXLMS算法用于沖擊類噪聲控制(X.Sun,S.M.Kuo,andG.Meng,"Adaptivealgorithmforactivecontrolofimpulsivenoise,"JournalofSoundandVibration,vol.291,pp.516-522,2006.)，主要是在誤差信號(hào)通道上引入了統(tǒng)計(jì)閾值來約束過大樣本值對(duì)算法收斂性的干擾。同樣，Akhtar等人擴(kuò)展了Sun的方法(M.T.AkhtarandW.Mitsuhashi,"ImprovingperformanceofFxLMSalgorithmforactivenoisecontrolofimpulsivenoise,"JournalofSoundandVibration,vol.327,pp.647-656,2009.)，在參考信號(hào)和誤差信號(hào)通道都引入了統(tǒng)計(jì)閥值，該閥值的功能不僅是舍棄大幅值的信號(hào)量，而是用統(tǒng)計(jì)信號(hào)的上下限值來替代沖擊數(shù)據(jù)，因此可以更大程度地提高算法的穩(wěn)定性和穩(wěn)態(tài)性能。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：目的：為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提供一種基于M-估計(jì)的沖擊類噪聲有源控制方法。技術(shù)方案：為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：一種基于M-估計(jì)的沖擊類噪聲有源控制方法，該方法是以誤差信號(hào)的魯棒M-估計(jì)的均方值為代價(jià)函數(shù)，并在參考信號(hào)通道引入閾值來限制沖擊樣本對(duì)算法迭代過程的影響，具體包括以下步驟：1)定義代價(jià)函數(shù)J(n)＝E[ρ{e(n)}]，ρ{e(n)}為具有高魯棒性的M-估計(jì)函數(shù)，采用通用的Hampel三段梯度函數(shù)；2)估計(jì)M-估計(jì)函數(shù)的閥值參數(shù)；3)設(shè)定參考信號(hào)通道的閾值，確定參考信號(hào)的截?cái)嗵幚斫Y(jié)果xc(n)；4)更新濾波器系數(shù)：其中，n為采樣時(shí)間序列，u為收斂系數(shù)，q{e(n)}為誤差信號(hào)的M-估計(jì)，Xc(n)為經(jīng)過閾值處理的參考信號(hào)向量，為次通道傳遞函數(shù)的估計(jì)模型。所述M-估計(jì)函數(shù)的閥值參數(shù)通過在線估計(jì)實(shí)現(xiàn)，算法的相對(duì)計(jì)算量來自在線均值的估計(jì)上，通過平行和順序冒泡法實(shí)現(xiàn)。下面將簡單列出算法的推導(dǎo)過程：定義自適應(yīng)濾波器的代價(jià)函數(shù)為：J(n)＝E[ρ{e(n)}]，這里,ρ{e(n)}為具有高魯棒性的M-估計(jì)函數(shù)。比較通用的Hampel三段梯度M-估計(jì)函數(shù)如圖1所示，具體的表達(dá)式：這里ξ,Δ1和Δ2是閾值參數(shù)，可以通過在線或者離線的“無脈沖”干擾的信號(hào)的方差估計(jì)來確定這些閾值。接著，定義評(píng)價(jià)函數(shù)和權(quán)重函數(shù)所以，代價(jià)函數(shù)的一階梯度可表示為：接著使用最陡梯度算法可以獲得自適應(yīng)濾波系數(shù)W(n)的迭代公式：其中，u是算法的收斂系數(shù)，次通道傳遞函數(shù)的模型。式(4)可以看作是經(jīng)典FXLMS算法的通用形式。當(dāng)誤差信號(hào)的絕對(duì)值|e(n)|小于閾值ξ時(shí)，q{e(n)}等于1使得FXLMM算法與FXLMS算法等價(jià)。而當(dāng)誤差信號(hào)大于ξ時(shí),q{e(n)}開始遞減直到當(dāng)|e(n)|≥Δ2時(shí)趨于零值。但是，傳統(tǒng)的FXLMM算法對(duì)參考信號(hào)的大樣本值不具有魯棒性，尤其是當(dāng)沖擊類噪聲的參考路徑與誤差路徑具有沖擊延時(shí)時(shí)。因此，本發(fā)明提出的改進(jìn)算法為：其中，參考信號(hào)的修正值為：有益效果：本發(fā)明提供的基于M-估計(jì)的沖擊類噪聲有源控制方法，通過改進(jìn)傳統(tǒng)的M-估計(jì)FXLMM算法，在參考信號(hào)通道引入沖擊信號(hào)的M-估計(jì)該去除沖擊數(shù)據(jù)，更大程度地提高算法對(duì)沖擊類噪聲的控制魯棒性。該發(fā)明提出的算法系統(tǒng)地包括了基于統(tǒng)計(jì)閥值的其他類算法，給出了更加科學(xué)合理的統(tǒng)計(jì)性描述?；隰敯艚y(tǒng)計(jì)學(xué)的M-估計(jì)函數(shù)，從根本上解決傳統(tǒng)的二階統(tǒng)計(jì)矩(基于高斯分布)對(duì)沖擊類噪聲的失穩(wěn)、發(fā)散局限，具有以下優(yōu)點(diǎn)：魯棒統(tǒng)計(jì)特征量M-估計(jì)具有對(duì)沖擊類噪聲的穩(wěn)定性，噪聲控制性能顯著提高；另一方面系統(tǒng)化描述閾值類算法，指導(dǎo)實(shí)際應(yīng)用。附圖說明圖1是HampelM-估計(jì)函數(shù)ρ{e(n)}以及評(píng)價(jià)函數(shù)ψ{e(n)}。圖2是基于改進(jìn)型MFXLMM算法的沖擊類噪聲單通道前饋控制示意圖。圖3是窗的寬度以及濾波器階數(shù)對(duì)MFXLMM算法的計(jì)算量的影響。圖4是仿真實(shí)驗(yàn)中采取的主、次通道傳遞函數(shù)的頻率響應(yīng)圖。圖5是單次數(shù)值仿真時(shí)域控制結(jié)果。圖6算法平均收斂特性的比較結(jié)果。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作更進(jìn)一步的說明。如圖1至圖6所示，一種基于M-估計(jì)的沖擊類噪聲有源控制方法，該方法是以誤差信號(hào)的魯棒M-估計(jì)的均方值為代價(jià)函數(shù)，并在參考信號(hào)通道引入閾值來限制沖擊樣本對(duì)算法迭代過程的影響，具體包括以下步驟：1)定義代價(jià)函數(shù)J(n)＝E[ρ{e(n)}]，ρ{e(n)}為具有高魯棒性的M-估計(jì)函數(shù)，采用通用的Hampel三段梯度函數(shù)；2)估計(jì)M-估計(jì)函數(shù)的閥值參數(shù)；3)設(shè)定參考信號(hào)通道的閾值，確定參考信號(hào)的截?cái)嗵幚斫Y(jié)果xc(n)；4)更新濾波器系數(shù)：其中，n為采樣時(shí)間序列，u為收斂系數(shù)，q{e(n)}為誤差信號(hào)的M-估計(jì)，Xc(n)為經(jīng)過閾值處理的參考信號(hào)向量，為次通道傳遞函數(shù)的估計(jì)模型。所述M-估計(jì)函數(shù)的閥值參數(shù)通過在線估計(jì)實(shí)現(xiàn)，算法的相對(duì)計(jì)算量來自在線均值的估計(jì)上，通過平行和順序冒泡法實(shí)現(xiàn)。下面通過數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)本發(fā)明提出的算法進(jìn)行詳細(xì)的說明。首先，分析算法的計(jì)算量，并與經(jīng)典的FXLMS算法進(jìn)行比較。接著，設(shè)計(jì)單通道的ANC仿真系統(tǒng)驗(yàn)證算法的有效性。算法計(jì)算量分析：對(duì)于自適應(yīng)控制算法的計(jì)算量，可以通過算法所用的加法和乘法量來描述。一般來說，F(xiàn)XLMS算法主要的計(jì)算量是由控制器FIR濾波器長度N以及次通道函數(shù)的長度M決定，總的計(jì)算量為：2(2N+M)。而本發(fā)明提出的MFXLMM算法，主要的運(yùn)算量將是M-估計(jì)函數(shù)里包含的閾值的在線識(shí)別。閥值的在線識(shí)別可以通過Zou提出的方法(Y.X.Zou,S.C.Chan,andT.S.Ng,"ArobustM-estimateadaptivefilterforimpulsenoisesuppression,"Icassp'99:1999IeeeInternationalConferenceonAcoustics,Speech,andSignalProcessing,ProceedingsVolsI-Vi,pp.1765-1768,1999.)，主要是通過估計(jì)“非脈沖”信號(hào)的方差，估算公式里需要確定一段長度信號(hào)的中間值?？梢酝ㄟ^冒泡法進(jìn)行估計(jì)，MFXLMM算法的總體計(jì)算量為2(2N+M)+2NwlogNw)或者2(2N+M)+2Nw)。結(jié)果如圖2所示，不同濾波器長度以及窗的寬度對(duì)算法的計(jì)算量有很大影響(歸一化的計(jì)算量，相比于FXLMS算法)。仿真系統(tǒng)構(gòu)成：圖2所示為基于MFXLMM算法的沖擊類噪聲單通道前饋控制示意圖。參考信號(hào)x(n)可以通過麥克風(fēng)傳聲器獲取，誤差麥克風(fēng)用來測量誤差信號(hào)e(n)。W(z)是自適應(yīng)濾波器控制器，一般采用有限脈沖(FIR)結(jié)構(gòu)?？刂破鞯妮敵鲂盘?hào)y(n)是用來驅(qū)動(dòng)次級(jí)聲源產(chǎn)生次級(jí)聲波來抵消主要噪聲d(n)。xc(n)是經(jīng)過閾值的參考信號(hào)，而x′(n)是經(jīng)過次通道函數(shù)濾波后得到，用來彌補(bǔ)實(shí)際控制路徑的相位以及幅值影響。主、次級(jí)通道傳遞P(z)和S(z)函數(shù)如圖4所示，本實(shí)驗(yàn)用FIR濾波器來估計(jì)主、次通道，階數(shù)分別是256和128。并且假設(shè)次通道估計(jì)模型沖擊類參考信號(hào)通過在隨機(jī)白噪聲中加入固定數(shù)目的脈沖來生存。通過對(duì)三個(gè)算法FXLMS、FXLMM和MFXLMM算法進(jìn)行比較分析，不斷地增加系統(tǒng)的收斂系數(shù)，來找到系統(tǒng)的最優(yōu)性能。仿真結(jié)果：圖5是單次仿真實(shí)驗(yàn)的時(shí)域比較結(jié)果，圖5(a)是控制前沖擊噪聲信號(hào)，圖5(b)是經(jīng)典FXLMS算法的控制結(jié)果，圖5(c)是傳統(tǒng)的FXLMM算法，圖5(d)是本發(fā)明提出的MFXLMM算法。由圖結(jié)果可以看出，所提出的算法能有效地控制沖擊類噪聲，在四個(gè)突發(fā)脈沖位置，系統(tǒng)能有很好的魯棒性。然而經(jīng)典的FXLMS和FXLMM算法在第四個(gè)脈沖位置出現(xiàn)明顯的發(fā)散。較為系統(tǒng)的結(jié)果如圖6所示，進(jìn)行了25次仿真實(shí)驗(yàn)求出平均降噪(MeanNoiseReduction)效果?？梢钥闯霰景l(fā)明提出的算法具有很好的穩(wěn)定性，在沖擊噪聲處能夠很好地保障魯棒性，并且能夠較好地控制。以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出：對(duì)于本
技術(shù)領(lǐng)域：
：的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。當(dāng)前第1頁1 2 3 當(dāng)前第1頁1 2 3